Nvidia显卡L40S学习：产品规格，常用名词解释

L40S

1 产品形态

• 构建NVIDIA OVX服务器，面向数据中心，用于加速AI训练和推理、3D设计和可视化、视频处理和工业数字化等复杂的计算密集型应用
• 每个OVX服务器上8个L40S GPU，每个GPU配备48GB GDDR6超快内存

2 产品发展

• 具有许多与之前的 NVIDIA L40 相同的规格。NVIDIA L40 和 L40S 在很多方面都是 A40 的后继者。
  • 设计用于装入 PCIe 服务器中
  • 通过机箱气流冷却 GPU。

3 产品架构、规格

• 基于Ada架构，内置第四代Tensor Core和FP8 Transformer Engine
• 算力：提供超过1.45PFLOPS的张量处理能力，包含18176个CUDA内核，提供近5倍于A100 GPU的单精度浮点（FP32）性能，以加速复杂的计算和数据密集型分析，支持对于工程和科学模拟等计算要求苛刻的工作流程。
• 渲染：为了支持实时渲染、产品设计和3D内容创建等高保真的专业可视化工作流程，L40S GPU内置有142个第三代RT核心，可提供212TFLOPS的光追性能。
• 发展与性能优势：对于具有数十亿参数和多种数据模式（如文本和视频）的复杂AI工作负载，与A100 GPU相比，L40S可实现快1.2倍的AI推理性能、快1.7倍的训练性能、快3.5倍的渲染速度，启用DLSS3时Omniverse渲染速度更是能高到近4倍。

4 主要规格图

类别	详细规格
Architecture（架构）	NVIDIA Ada Lovelace Architecture
Foundry（代工厂）	TSMC（台积电）
Process Size（制造工艺）	4 nm NVIDIA Custom Process
Transistors（晶体管数量）	76.3 billion
Die Size（Die面积）	608.44 mm
CUDA Parallel Processing Cores（Cude 核数量）	18176
NVIDIA Tensor Cores (4th Gen)	568
NVIDIA RT Cores (3rd Gen)	142
Peak FP32 TFLOPS (non-Tensor)	91.6
Peak FP16 Tensor TFLOPS with FP16 Accumulate	366.5 | 733*
Peak FP8 Tensor TFLOPs with FP16 Accumulate	733 | 1466*
Peak TF32 Tensor TFLOPS	183 | 366*
Peak BF16 Tensor TFLOPS with FP32 Accumulate	366.5 | 733*
Peak INT8 Tensor TOPS	733 | 1466*
Peak INT4 Tensor TOPS	733 | 1466*
RT Core Performance TFLOPS	212
GPU Memory（内存）	48 GB GDDR6 with ECC
Memory Interface（内存位宽）	384-bit
Memory Bandwidth（内存带宽）	864 GB/s
Interconnect（通信接口）	x16 PCIe Gen4 (no NVLink)
Max Power Consumption（功耗）	350 W
Graphics Bus（图形总线）	PCI Express 4.0 X16
Display Connectors（显示接口）	DP 1.4a, Supports NVIDIA Mosaic and Quadro Sync
Display Max Resolution / Quantity（显示分辨率/质量）	four 5K Monitors @ 60Hz per card or dual 8K displays @ 60Hz per card Each display port can support 4K @ 120Hz with 30 -bit color
Form Factor（物理尺寸和形状标准）	4.4" H $\times$ 10.5" L Dual Slot

5 一些名词解释

5.1 CUDA Parallel Processing Cores

在 NVIDIA GPU 架构中用于并行计算的核心单元。这些核心是专门设计用于执行并行计算任务的处理单元，可以同时处理多个计算任务，从而提高计算性能。

采用了SIMD（Single Instruction Multiple Data）架构，即单指令多数据流架构。它允许对不同的数据进行操作同时执行相同的指令，但，从而实现高效的并行计算。每个CUDA 核心都包含多个处理单元，每个处理单元可以同时执行一个线程，这些线程可以同时访问共享的内存和寄存器。

CUDA Parallel Processing Cores 在各种计算密集型应用中发挥着重要作用，包括科学计算、深度学习、机器学习、图形渲染等。通过利用并行计算能力，CUDA 核心可以加速计算任务的执行，提高系统的性能和效率。

在 NVIDIA GPU 中，CUDA Parallel Processing Cores 的数量通常是评估其计算能力和性能的重要指标之一。更多的 CUDA 核心意味着更大的并行计算能力和更快的计算速度，对于需要大规模并行计算的应用来说，拥有更多的 CUDA 核心可以显著提升计算性能。

5.2 NVIDIA RT Cores (3rd Gen)

是指 NVIDIA（英伟达）显卡中的专门硬件单元，用于加速光线追踪（Ray Tracing）和其他与光线相关的计算任务。

光线追踪是一种计算密集型的渲染技术，用于模拟光线在场景中的传播和交互，以生成逼真的图像。传统的图形渲染技术通常使用光栅化（Rasterization）方法，但光线追踪可以更准确地模拟光的行为，从而产生更真实的光照效果。

为了加速光线追踪和相关计算，NVIDIA 在其显卡中引入了 RT Cores。第三代 RT Cores 是 NVIDIA 最新一代的光线追踪加速硬件，相比前代有更高的性能和效率。

RT Cores 使用专门的硬件电路和算法来加速光线追踪计算。它们能够高效地计算光线与场景中的物体的交点，并模拟光线的反射、折射和阴影等效果。通过使用 RT Cores，显卡可以更快地进行光线追踪计算，从而提供更高的渲染性能和更逼真的图像效果。

除了光线追踪，RT Cores 还可以用于其他与光线相关的计算任务，如全局光照（Global Illumination）和实时阴影生成。它们在计算机图形和游戏领域中发挥着重要的作用，提供更高质量的图像渲染和更真实的视觉效果。

5.3 NVIDIA Tensor Cores (4th Gen)

NVIDIA Tensor Cores 是 NVIDIA（英伟达）显卡中的专门硬件单元，用于加速深度学习计算。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以用于图像处理、自然语言处理、语音识别等多个领域。深度学习计算通常涉及大量的矩阵和张量运算，需要进行大量的浮点数计算。为了加速这些计算，NVIDIA 在其显卡中引入了 Tensor Cores。

Tensor Cores 使用专门的硬件电路和算法来加速深度学习计算。它们能够高效地执行矩阵乘法和卷积等深度学习计算中常见的操作，从而提高计算速度和效率。相比传统的计算方法，使用 Tensor Cores 可以显著减少深度学习计算的时间和能源消耗。

Tensor Cores 还支持混合精度计算，即同时使用半精度浮点数（FP16）和单精度浮点数（FP32）进行计算。这种方法可以在保持计算精度的同时，提高计算速度和效率。NVIDIA 的深度学习框架和库，如 TensorFlow 和 PyTorch，都支持 Tensor Cores 的使用。

Tensor Cores 在深度学习、人工智能和科学计算等领域中发挥着重要的作用，可以加速许多复杂的计算任务。它们在加速深度学习训练和推理方面具有独特的优势，是 NVIDIA 显卡的重要特性之一。

5.5 Peak X Tensor TFLOPS with X Accumulate

是指在使用不同的数据精度，例如 FP16（半精度浮点数）进行计算时，硬件设备可以达到的峰值浮点运算速度。

TFLOPS 是浮点运算每秒的计算能力单位，表示每秒可以执行的十亿次浮点运算。在这种情况下，“Peak FP16 Tensor TFLOPS” 指的是硬件设备在使用 FP16 数据类型进行张量运算时，每秒可以执行的浮点运算次数。

FP16 Accumulate 意味着在计算过程中使用 FP16 累加结果。累加是指将多个浮点数相加，以得到最终的结果。在这种情况下，“FP16 Accumulate” 表示在计算过程中使用 FP16 累加操作。

这个指标通常用于衡量硬件设备在进行机器学习和深度学习任务时的计算性能。由于深度学习模型通常具有大量的张量运算，硬件设备的峰值 FP16 Tensor TFLOPS 可以提供参考，以评估其在处理这些任务时的计算速度。然而，实际性能可能受到多种因素的影响，包括算法、数据集和内存带宽等。因此，这个指标应该视为硬件设备的潜力，而不是实际应用中的绝对性能。

关于后面数字的理解

在 “Peak FP16 Tensor TFLOPS with FP16 Accumulate” 中，后面的数字 “366.5|733” 可以这样理解：

• 366.5：这是指在 FP16（半精度浮点数）计算下，Tensor Cores 的峰值计算性能。TFLOPS 是一个衡量计算性能的单位，表示每秒可以执行的万亿次浮点数计算。因此，366.5 TFLOPS 表示在 FP16 计算下，Tensor Cores 每秒可以执行约 366.5 万亿次浮点数计算。

• 733：这是指在 FP16 累积（accumulate）计算下，Tensor Cores 的峰值计算性能。累积计算是指在计算过程中将结果累加到一个累加器中，而不是每次计算都写回到内存中。这样可以减少内存访问的次数，提高计算效率。因此，733 表示在 FP16 累积计算下，Tensor Cores 每秒可以执行约 733 万亿次浮点数计算。

这两个数字表示了在不同计算模式下，Tensor Cores 的峰值计算性能。需要注意的是，这些数字是理论上的峰值性能，并不代表实际应用中的性能。实际性能受到多个因素的影响，包括算法、数据访问模式、显卡的功耗和散热等。因此，在实际应用中，实际性能可能会有所不同。

5.6 RT Core Performance

“RT Core Performance” 是指显卡中用于加速光线追踪计算的硬件单元的性能。RT Core 是 NVIDIA 显卡中的硬件单元，用于加速光线追踪计算，从而提高游戏和图形应用的视觉效果和真实感。

RT Core Performance 可以通过不同的指标来衡量，例如每秒光线追踪操作的数量、每秒光线追踪操作的速度等。这些指标通常以 TFLOPS (每秒浮点运算次数) 或 GRays/s (每秒光线追踪操作次数) 为单位进行衡量。

RT Core Performance 是显卡性能的一个方面，它对于实现更高的图形质量和更真实的光线追踪效果至关重要。然而，其他因素，如显存类型、显存容量、GPU 核心数等，也会对显卡的性能产生影响。因此，在选择显卡时，需要综合考虑多个因素来满足您的需求。

5.7 Memory Interface

“Memory Interface” 是指显卡与其显存之间的数据传输通道或接口。它决定了显存与图形处理器 (GPU) 之间的数据传输速度和带宽。

Memory Interface 通常以位数来表示，例如 256-bit 或 384-bit。位数表示显存与 GPU 之间每次传输的数据位数。较高的位数通常意味着更大的带宽和更高的数据传输速度。

Memory Interface 的大小对于显卡的性能和图形处理能力至关重要。较大的 Memory Interface 可以更快地传输数据，提供更高的带宽，从而支持更高的分辨率、更复杂的图形效果和更高的帧率。

然而，Memory Interface 仅仅是显卡性能的一个方面。其他因素，如显存类型、显存容量、GPU 核心数等，也会对显卡的性能产生影响。因此，在选择显卡时，需要综合考虑多个因素来满足您的需求。

5.8 Interconnect

“Interconnect” 是指用于连接不同组件或设备之间的通信接口或通道。在计算机系统中，Interconnect 用于传输数据和信号，以实现不同组件之间的通信和协作。

Interconnect 可以是硬件接口，如总线、电缆或线缆，也可以是软件协议或网络协议，如以太网、PCIe、USB 等。

在计算机系统中，Interconnect 扮演着重要的角色，它决定了组件之间的数据传输速度、带宽和延迟。较快的 Interconnect 可以提供更高的数据传输速度和更低的延迟，从而提高系统的整体性能。

Interconnect 在不同的领域和应用中有不同的含义。例如，在超级计算机中，Interconnect 是用于连接计算节点的高速网络；在数据中心中，Interconnect 是用于连接服务器和存储设备的网络；在芯片级别，Interconnect 是用于连接芯片内部的总线和互连网络。

总之，Interconnect 是指连接不同组件或设备之间的通信接口或通道，它对于计算机系统的性能和功能至关重要。

5.9 ECC

ECC 是 “Error Correction Code” 的缩写，指的是一种用于检测和纠正内存错误的技术。它是一种在计算机系统中使用的机制，旨在提高内存的可靠性和数据完整性。

在计算机内存中，由于各种原因，如硬件故障、电磁干扰或位翻转等，可能会发生数据错误。这些错误可能会导致程序崩溃、数据损坏或系统不稳定。

ECC 技术通过在内存中添加冗余的校验位来检测和纠正这些错误。当数据被写入内存时，ECC 会计算校验位，并将其存储在内存中。当数据被读取时，ECC 会重新计算校验位，并与存储的校验位进行比较。如果发现错误，ECC 将尝试纠正错误并修复数据。

ECC 技术通常用于对于数据完整性要求较高的应用，如服务器、工作站和科学计算等。然而，ECC 内存通常比非ECC内存更昂贵，因为它需要额外的硬件支持和计算资源。

总之，ECC 是一种用于检测和纠正内存错误的技术，它提高了计算机系统的可靠性和数据完整性。

5.10 NVLink

NVLINK 是 NVIDIA 推出的一种高速互连技术，用于连接多个 NVIDIA GPU 以实现更高的性能和更大的内存容量。

NVLINK 提供了一种直接的、点对点的连接方式，可以在多个 NVIDIA GPU 之间传输数据。相比传统的 PCIe 总线，NVLINK 具有更高的带宽、更低的延迟和更高的可扩展性。

NVLINK 技术可以用于多种应用场景，包括高性能计算、人工智能、深度学习等。通过连接多个 GPU，可以实现并行计算和加速大规模数据处理，从而提高计算性能和数据处理能力。

NVLINK 还支持高速 GPU 间的内存共享，使多个 GPU 可以共享大容量的显存，从而扩展了显存的可用空间。这对于需要处理大型数据集或者进行大规模模型训练的任务非常有用。

总之，NVLINK 是一种高速互连技术，用于连接多个 NVIDIA GPU，提供更高的性能、更大的内存容量和更低的延迟，适用于高性能计算、人工智能和深度学习等领域。

5.11 Graphics Bus

Graphics Bus（图形总线）是指用于连接图形卡（显卡）和计算机主板之间的物理接口。它是数据传输和通信的通道，允许图形卡与主板之间进行数据交换和通信。

在过去，常见的图形总线包括 PCI（Peripheral Component Interconnect）和 AGP（Accelerated Graphics Port）。然而，随着技术的发展，现代计算机主板通常采用 PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）作为主要的图形总线接口。

PCIe 是一种高速串行总线接口，它提供了更高的带宽和更低的延迟，适用于连接图形卡、扩展卡和其他高性能设备。PCIe 接口分为不同的版本，如 PCIe 3.0、PCIe 4.0 和 PCIe 5.0，每个版本都提供了不同的带宽和性能。

通过图形总线，图形卡可以与计算机主板进行数据传输，从主板获取数据并将渲染后的图像传送回显示器。图形总线的带宽和性能对于图形处理能力和显示效果至关重要，因此选择适合的图形总线对于构建高性能图形系统至关重要。

总之，图形总线是用于连接图形卡和计算机主板之间的物理接口，允许数据传输和通信。PCIe 是现代计算机主板中常见的图形总线接口。通过图形总线，图形卡可以与主板进行数据交换，并将渲染后的图像传送到显示器上显示。

5.12 Display Connectors

显示连接器是用于将计算机或其他设备连接到显示器或显示屏的物理接口。它们提供了视频信号和音频信号传输的通道，使用户可以将计算机或其他设备的图像和声音显示在显示器上。

以下是一些常见的显示连接器：

1. HDMI（High-Definition Multimedia Interface）：HDMI 是一种数字化的高清多媒体接口，广泛用于连接计算机、电视、投影仪和其他设备。它支持高清视频和多声道音频传输，并提供了高质量的图像和声音输出。

2. DisplayPort：DisplayPort 是一种数字化的视频和音频接口，用于连接计算机、显示器和其他设备。它支持高分辨率、高刷新率和多显示器配置，并提供了高质量的图像和音频传输。

3. VGA（Video Graphics Array）：VGA 是一种模拟视频接口，曾经是最常见的显示连接器之一。它可以连接计算机、显示器和投影仪，但不支持高分辨率和高质量的图像传输。

4. DVI（Digital Visual Interface）：DVI 是一种数字化的视频接口，用于连接计算机、显示器和其他设备。它支持高分辨率和高质量的图像传输，但不支持音频传输。

5. Thunderbolt：Thunderbolt 是一种高速数据传输和视频接口，可以连接计算机、显示器和其他外部设备。它支持高速数据传输、高分辨率视频和音频传输，并提供了高质量的图像和声音输出。

除了上述常见的显示连接器，还有一些其他类型的连接器，如USB-C（支持DisplayPort和Thunderbolt）、DVI-D（仅支持数字信号）等。

总之，显示连接器是用于将计算机或其他设备连接到显示器或显示屏的物理接口。常见的显示连接器包括HDMI、DisplayPort、VGA、DVI和Thunderbolt等，它们提供了视频和音频信号传输的通道，使用户可以将图像和声音显示在显示器上。

5.13 Dual Slot

Dual Slot 是指硬件设备占用主板上两个相邻插槽的宽度。在计算机领域，插槽是用于安装各种扩展卡的接口，如显卡、声卡、网卡等。每个插槽通常有固定的宽度，以容纳特定类型的扩展卡。

当一个硬件设备被描述为 Dual Slot 时，它意味着该设备需要占用两个相邻的插槽空间。这通常是由于设备尺寸较大或需要更多的散热空间。这种设计可以提供更好的散热效果，以确保设备在高负载下的稳定运行，并防止过热。

由于 Dual Slot 设备占用了两个插槽的空间，用户在安装这样的设备时需要确保主板上有足够的空间来容纳它，并且需要相应的插槽来连接它。此外，由于设备占用了相邻的插槽，用户还需要确保其他设备不会与之冲突。

总的来说，Dual Slot 设备通常具有更大的尺寸和散热需求，以满足更高的性能和功耗要求。这种设计可以提供更好的散热和稳定性，但也需要用户在选择和安装设备时注意相应的硬件兼容性和插槽空间。

6 参考文献

[浅谈NVIDIA L40S，用于数据中心可视化的GPU - 知乎](